argmax函数:torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号,dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 1)dim的不同值表示不同维度。特别的在dim=0表示二维中的列,dim=1在二维矩阵中表示行。广泛的来说,我们不管一个矩阵是几维...
s = torch.sum(b, dim=0)print(s) AI代码助手复制代码 输出 tensor([[ 8, 8], [ 8, 12]]) AI代码助手复制代码 求b 在第 1 维的和,就是将 b 第 1 维中的元素[3, 2]和[1, 4],[5, 6]和[7, 8]相加,所以 s = torch.sum(b, dim=1)print(s) AI代码助手复制代码 输出 tensor([[ ...
argmax(dim=1) == y_train).float().mean().item() y_pred = model(X_test) acc_test = (y_pred.argmax(dim=1) == y_test).float().mean().item() print(epoch, acc_train, acc_test) ### 训练结果 ### 10%|████████▎ | 1/10 [00:28<04:12, 28.05s/it] 0 ...
在PyTorch中,可以使用torch.nn.functional模块中的函数来评估模型性能。常用的评估方法包括计算准确率、精确度、召回率、F1分数等。 下面是一些常用的评估方法示例: 计算准确率: def accuracy(output, target): pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True) correct = pred.eq(target.view_as(pred)).sum() a...
argmax(dim=1) == y).float().mean().item() #y_hat按行取最大的值与y比较 # 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用。该函数将被逐步改进:它的完整实现将在“图像增广”一节中描述 def evaluate_accuracy(data_iter, net): #data_iter是取数据的,net是网络 acc_sum, n = 0.0, 0 for X...
最后,我们可以使用argmax函数找到张量中最大值的索引,即找到每一行中最大值的位置。 AI检测代码解析 # 找到每一行中最大值的索引max_indices=torch.argmax(tensor,dim=1)print(max_indices) 1. 2. 3. 在这个例子中,我们创建了一个2x3的张量,然后使用argmax函数在每一行中找到了最大值的索引,最后打印出来。
[1]torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False) 功能: Returns the indices of the maximum values of a tensor across a dimension. input(Tensor) – the input tensor.即:输出张量。 dim(int) – the dimension to reduce. IfNone, the argmax of th...
y_pred_prob= output[1] y_pred_label= y_pred_prob.argmax(dim=1)#计算loss#这个 loss 和 output[0] 是一样的loss = criterion(y_pred_prob.view(-1, 2), label.view(-1))#loss = output[0]#计算accacc = ((y_pred_label == label.view(-1)).sum()).item()#反向传播loss.backward()...
argmax(dim=1) == y).float().sum().cpu().item() n += y.shape[0] test_acc = evaluate_accuracy(test_iter, net, device) print(epoch+1, train_loss_sum/n, train_acc/n, test_acc) batch_size = 256 train_iter, test_iter = load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size) device...
argmax(a, dim = 1)) 输出:tensor([1, 1]) ##最小值下标 print(torch.argmin(a, dim = 1)) 输出:tensor([0, 0]) 5.6 求tensor第1维度标准差std和方差var ##标准差 print(torch.std(a, dim = 1)) 输出:tensor([0.7071, 0.7071]) ##方差 print(torch.var(e, dim = 1)) 输出:tensor(...